黄土高原气象干旱和农业干旱特征及其相互关系研究
发布时间：2021-07-10 05:07
选择标准化降水指数（SPI）和植被状态指数（VCI）分别作为评价黄土高原气象干旱和农业干旱的指标,使用干旱频率和Sen斜率分析了黄土高原地区干旱的分布特征与变化趋势,并探讨了气象干旱与农业干旱的相关性。结果表明:①黄土高原西部干旱频率总体上高于东部。气象干旱和农业干旱变化趋势在空间上表现有所不同,黄土高原西部、北部气象干旱呈不显著减缓趋势,东部和南部呈不显著加重趋势,但绝大部分地区的农业干旱呈减缓趋势,尤其是400 mm等降水量一线两侧区域。②季节上,黄土高原夏季和秋季气象干旱频率较高,春季和冬季气象干旱频率相对较低。黄土高原农业干旱频率春季最高,夏季其次,VCI对农业干旱实时监测的适用性更强。③不同季节,农业干旱滞后气象干旱的时间长短不同,冬季滞后约2个月,春季滞后约1个月,夏季和秋季滞后少于1个月。黄土高原一熟制种植区的SPI-12值与VCI值具有较好的正相关性。研究结果可以为黄土高原的干旱监测和预警、干旱区划以及干旱灾害风险评估提供科学依据。
【文章来源】：地理科学. 2020,40(12)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
黄土高原地形Fig.1TopographicoftheLoessPlateau
见公式（1）。P=nN×100%（1）式中，n为研究时段发生干旱的月份数，N为时段总长度。1.3.2植被状态指数在植被生长旺盛期，NDVI容易达到饱和，而EVI能克服这一问题，且能更好地反映植被的空间差异[16]。因此本文采用MODIS/EVI计算VCI，见公式（2）。为了使遥感数据和气象数据在空间尺度上保持一致，本文利用双线性内插法将MODIS/EVI数据的空间分辨率重采样为0.5°×0.5°。VCIi=EVIiEVIminEVImaxEVImin×100（2）式中，VCIi为某年第i个时期的植被状态指数，EVIi为某年第i个时期的EVI值，EVImax和EVImin为研究时段获取的EVI最大值和最小值。1.3.3Sen斜率估计相对于简单的线性回归分析，Sen等[17]提出的斜率估计法可以减少异常值的影响，见公式（3）。β=Median(xkxiki),k>i（3）式中，β为变化趋势，xk和xi分别为时间k和i时的值，Median（.）是中位数函数。β大于或小于0分别表示时间序列呈上升或下降趋势。2结果与分析2.1气象干旱情况及变化趋势图2反映了黄土高原年和季节气象干旱频率的空间格局。年尺度上，黄土高原气象干旱频率主要介于24%~36%，高值区主要位于黄土高原西部，尤其是甘肃省的临夏回族自治州和庆阳市周边、陕西省西部以及山西省吕梁地区。春季，高值区主要分布于黄土高原北部与西部，包括河套平原和青海省西宁周边。夏季，黄土高原北部与西部整体干旱情况相对于春季有所加重，其中甘肃西部经宁夏南部至鄂尔多斯一带干旱频率较高。秋季，除青海西宁?
为揭示黄土高原气象干旱在小地理尺度上的时间变化特征，估算了研究区每个格点年和季节SPI值的Sen斜率，并在ArcGIS中基于自然断点法进行渲染（图3）。年尺度上，黄土高原表现出北部与西部的SPI-12值呈增加趋势、南部和东南部呈减少趋势，即黄土高原北部和西北部的气象干旱情况有减弱的趋势，南部和东南部的情况则相反。除青海南部外，黄土高原大部分地区气象干旱变化趋势不显著。春季，黄土高原大部分地区气象干旱表现出缓解趋势，但均未达到α=0.05的显著性水平。黄土高原中南部区域（宁夏中部、甘肃东部与陕西南部）气象干旱情况呈加重趋势，其中陕西咸阳、西安尤其严重。夏季，黄土高原大部分地区气象干旱表现出缓解趋势，但空间格局不同于春季。干旱情况加重区域主要位于山西东部和甘肃南部，其中山西大同加重趋势达到了α=0.05的显著性水平。秋季，黄土高原干旱情况变化趋势空间分布与年尺度的相似，北部干旱情况呈减轻趋势，南部干旱情况呈加重趋势，但干旱情况减缓趋势达到显著水平的范围远大于年尺度。冬季，黄土高原绝大部分格点SPI的Sen斜率值为正，表明该区域冬季干旱呈减缓趋势，尤其是黄土高原西部。综上，黄土高原西部、北部气象干旱频率总体上高于东部、南部，且呈不显著减缓趋势，东部和南部则相反。夏季和秋季气象干旱频率较高，春季和冬季气象干旱频率相对较低。春秋季黄土高原南部气象干旱呈加重趋势，夏季黄土高原中西部地区气象干旱呈减缓趋势，冬季黄土高原大部分地区气象干旱呈减缓趋势，尤其是西部。2.2农业干旱情况及变化趋势Kogan等[10]定义VCI数值小于等于35时发生农业干旱。本文据此统计了2000—2019年黄土高原每个格点的年和季节
本文编号：3275249
【文章来源】：地理科学. 2020,40(12)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
黄土高原地形Fig.1TopographicoftheLoessPlateau
见公式（1）。P=nN×100%（1）式中，n为研究时段发生干旱的月份数，N为时段总长度。1.3.2植被状态指数在植被生长旺盛期，NDVI容易达到饱和，而EVI能克服这一问题，且能更好地反映植被的空间差异[16]。因此本文采用MODIS/EVI计算VCI，见公式（2）。为了使遥感数据和气象数据在空间尺度上保持一致，本文利用双线性内插法将MODIS/EVI数据的空间分辨率重采样为0.5°×0.5°。VCIi=EVIiEVIminEVImaxEVImin×100（2）式中，VCIi为某年第i个时期的植被状态指数，EVIi为某年第i个时期的EVI值，EVImax和EVImin为研究时段获取的EVI最大值和最小值。1.3.3Sen斜率估计相对于简单的线性回归分析，Sen等[17]提出的斜率估计法可以减少异常值的影响，见公式（3）。β=Median(xkxiki),k>i（3）式中，β为变化趋势，xk和xi分别为时间k和i时的值，Median（.）是中位数函数。β大于或小于0分别表示时间序列呈上升或下降趋势。2结果与分析2.1气象干旱情况及变化趋势图2反映了黄土高原年和季节气象干旱频率的空间格局。年尺度上，黄土高原气象干旱频率主要介于24%~36%，高值区主要位于黄土高原西部，尤其是甘肃省的临夏回族自治州和庆阳市周边、陕西省西部以及山西省吕梁地区。春季，高值区主要分布于黄土高原北部与西部，包括河套平原和青海省西宁周边。夏季，黄土高原北部与西部整体干旱情况相对于春季有所加重，其中甘肃西部经宁夏南部至鄂尔多斯一带干旱频率较高。秋季，除青海西宁?
为揭示黄土高原气象干旱在小地理尺度上的时间变化特征，估算了研究区每个格点年和季节SPI值的Sen斜率，并在ArcGIS中基于自然断点法进行渲染（图3）。年尺度上，黄土高原表现出北部与西部的SPI-12值呈增加趋势、南部和东南部呈减少趋势，即黄土高原北部和西北部的气象干旱情况有减弱的趋势，南部和东南部的情况则相反。除青海南部外，黄土高原大部分地区气象干旱变化趋势不显著。春季，黄土高原大部分地区气象干旱表现出缓解趋势，但均未达到α=0.05的显著性水平。黄土高原中南部区域（宁夏中部、甘肃东部与陕西南部）气象干旱情况呈加重趋势，其中陕西咸阳、西安尤其严重。夏季，黄土高原大部分地区气象干旱表现出缓解趋势，但空间格局不同于春季。干旱情况加重区域主要位于山西东部和甘肃南部，其中山西大同加重趋势达到了α=0.05的显著性水平。秋季，黄土高原干旱情况变化趋势空间分布与年尺度的相似，北部干旱情况呈减轻趋势，南部干旱情况呈加重趋势，但干旱情况减缓趋势达到显著水平的范围远大于年尺度。冬季，黄土高原绝大部分格点SPI的Sen斜率值为正，表明该区域冬季干旱呈减缓趋势，尤其是黄土高原西部。综上，黄土高原西部、北部气象干旱频率总体上高于东部、南部，且呈不显著减缓趋势，东部和南部则相反。夏季和秋季气象干旱频率较高，春季和冬季气象干旱频率相对较低。春秋季黄土高原南部气象干旱呈加重趋势，夏季黄土高原中西部地区气象干旱呈减缓趋势，冬季黄土高原大部分地区气象干旱呈减缓趋势，尤其是西部。2.2农业干旱情况及变化趋势Kogan等[10]定义VCI数值小于等于35时发生农业干旱。本文据此统计了2000—2019年黄土高原每个格点的年和季节
本文编号：3275249
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